L'audit interne dans le secteur public : une revue systématique de la littérature et un agenda de recherche futur

Objectif Cette étude passe en revue la littérature sur l'audit interne (AI) dans le secteur public après 2009 et aborde trois questions de recherche interconnectées (RQ) : Comment la recherche sur l'AI dans le secteur public est-elle développée ? Quels sont les axes et les critiques de la littérature sur l'AI dans le secteur public ? Quel est l'avenir de la recherche sur l'AI dans le secteur public ? Conception/méthodologie/approche Nous adoptons une approche de revue systématique de la littérature et analysons 78 articles de revues à comité de lecture publiés entre 2010 et 2019. Nous évaluons cinq critères pour identifier le développement de la recherche sur l'AI dans le secteur public (RQ1), à savoir le niveau de gouvernement, la discipline académique, le nombre de pays, les zones géographiques et la classification des pays MSCI. De même, nous utilisons quatre critères pour présenter les axes et les critiques de la littérature (RQ2), à savoir le type de répondant organisationnel, l'instrument de recherche, les théories et le thème de recherche examiné. Enfin, nous utilisons deux critères pour proposer de nouvelles directions pour la recherche future (RQ3), à savoir les directions résultant de RQ1 et RQ2 et les directions mises en avant par les 10 études les plus citées dans la littérature sur l'AI (c'est-à-dire parmi les 78 articles identifiés). Résultats Nous constatons une augmentation des publications jusqu'en 2017, dont la plupart sont centrées sur un pays unique, en particulier sur les marchés émergents. De plus, nous notons que l'AI a été étudiée à tous les niveaux de gouvernement, le plus souvent au niveau des gouvernements locaux. Bien que nous identifiions plusieurs thèmes de recherche examinés dans la littérature, la plupart des études mettent l'accent sur la « gouvernance » et « l'efficacité opérationnelle » en utilisant une analyse quantitative, sans référence à une quelconque théorie. En analysant ces caractéristiques clés, nous interprétons de manière critique les défis ainsi que le scepticisme qui peut apparaître chez les chercheurs. Enfin, en tenant compte des implications de ce courant de recherche et en analysant les études les plus influentes, nous recommandons de nouvelles pistes d'investigation telles que des études comparatives entre pays et différents marchés qui fournissent des preuves supplémentaires aux niveaux international et régional ainsi que des études sur l'effet des caractéristiques culturelles, institutionnelles et démographiques sur l'AI. Implications pratiques Nos résultats aideront les chercheurs, praticiens et consultants à identifier les enjeux clés liés à l'AI. Originalité/valeur Cette étude est la première à fournir une revue systématique de la littérature sur l'AI dans le secteur public. De plus, elle développe des perspectives, des réflexions critiques et des pistes pour des recherches futures dans ce domaine.